forward関数とpredict関数について
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dlnetworkを学習・推論の段階で動作させる際,
学習の時は,forward関数を使用し,推論の時は,predict関数を使用すると理解しております.
それぞれの関数の動作としては,推論時にpredictを使用することで,dlnetwork内のbatchnormalization層で使用する平均と標準偏差が,
学習時に記録した平均と標準偏差となり,また,dropout層においても,推論時にpredict関数を使用することで,dropout層のノード初期化の動作を止めることが出来ると理解しています.
それぞれの関数の動作について,間違った理解をしている箇所がございましたら,ご指摘願いたいです.
よろしくお願い致します.
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